Zacznijmy od początku: czym jest ciągłe dostarczanie (continuous delivery)? To podejście w wytwarzaniu oprogramowania, w którym wdrożenie nowej wersji jest decyzją biznesową. Ale jak to osiągnąć dla usług ML?
Kategoria: ML
Analiza architektury Transformer, która zdominowała NLP i CV, na podstawie pracy badawczej (Attention is all you need).
Zobacz jak jest zbudowany ten hegemon w kilku zbliżeniach.
Czy programowanie i język polski mogą się polubić? Oto niespodzianka: mogą się nie tylko polubić, ale też ułatwić ci życie. Odczarujemy trochę gramatykę, imiesłowy i pisarskie blokady apkami opartymi na uczeniu maszynowe.
Zobacz, jak modele językowe radzą sobie z identyfikacją sarkazmu oraz jak klasyfikować etykiety, których model nie widział w trakcie trenowania.
Czy wiesz, że wystarczy kilka linii kodu, żeby korzystać z modeli o miliardach parametrów?
NLP wręcz się domagało ustandaryzowania pobierania i korzystania z modeli.
Jeśli chcesz korzystać z tysięcy najnowszych modeli NLP w 160 językach to HuggingFace jest dla Ciebie.
Użycie modelu o miliardach parametrów prosto z linii produkcyjnej Google czy Facebook to 3 linie kodu.
Zapraszam na wprowadzenie do tego już, wydawałoby się obowiązkowego narzędzia w przetwarzaniu języka naturalnego.
Według zbiorowej pracy analizującej rozwój uczenia maszynowego w ponad 300 organizacjach projekty te są jednymi z największych wyzwań dla firm, a specjaliści data science regularnie narzekają, że ich modele są wdrażane na produkcję tylko czasami lub nigdy.
Co jest przyczyną trudności powodujących falę rozczarowań i wkładanie projektów do szuflady?
Historia powstania Transformer pokazuje kolejny raz, że do przełomowych odkryć dochodzi się na drodze ewolucji i rozwiązywania bieżących problemów. W tym artykule dowiesz się jak doszło do rewolucji w NLP + porównanie RNN i Transformer na przykładzie tłumaczeń.
Zrozumieć modele klasyfikacyjne. Tablica pomyłek, czułość, swoistość precyzja i F1 – opis i intuicyjne przykłady.